审计诚信准则

1. 核心价值观

• 独立性：排除一切外部商业压力与行政干预。
• 客观性：仅以 AI 模型的原生输出作为判定依据。
• 透明度：每一项结论必须具备可回溯的证据链。
• 严谨性：审计流程必须符合预设的科学协议，严禁随意采样。

2. 证据完整性准则

• 2.1 禁止人工干预：审计员严禁在探测过程中通过提示词（Prompt）对 AI 模型进行诱导、暗示或反向心理误导。
• 2.2 原始凭证存证：每一份审计公报必须包含至少一个官方共享链接（Share URL）。严禁对 AI 输出的原始文字进行删减、拼凑或篡改。
• 2.3 哈希一致性：进入 Evidence Vault 的所有文本必须生成哈希值。若原始证据发生变动，审计员有义务在 24 小时内标记该证据状态为“已失效/需重审”。

3. 提示词中性原则

• 3.1 标准化原则：审计过程中使用的查询集（CQS）必须经过交叉评审，确保其语言色彩为中性（Neutral）。
• 3.2 去特征化：在进行横向对比审计时，严禁在提问中加入带有品牌偏好或行业刻板印象的修饰词。
• 3.3 环境一致性：同一审计任务下的不同模型探测，必须确保在相似的时间窗口、地理节点及系统参数下进行。

4. 利益冲突回避

• 4.1 财务独立：AIBRI 及其审计员严禁持有被审计品牌或 AI 研发公司（AI Labs）的重大经济利益（包括但不限于股票、期权、商业咨询协议）。
• 4.2 禁止游说：审计员不得私自接受品牌公关部门的会晤请求。任何关于审计结论的沟通必须通过机构官方窗口公开进行。
• 4.3 合规审查：审计员每年度需签署《利益冲突声明书》，由 AIBRI 合规组（Integrity Team）进行定期抽查。

5. 跨模型复核机制

• 5.1 交叉验证：任何涉及“行业排名第一”或“重大偏差警报”的结论，必须由两名以上审计员独立执行探测，并对比结果的一致性。
• 5.2 差异标注：若不同模型对同一品牌的认知存在显著冲突，审计员必须如实记录这种多样性，而非选取其中一个作为唯一结论。

6. 错误修正与撤回

• 6.1 主动纠偏：若事后发现审计过程中存在程序性错误或数据录入偏差，AIBRI 承诺在 12 小时内发布修正公告。
• 6.2 版本回溯：修正后的报告必须保留历史版本的摘要，并清晰标注修订原因，严禁悄悄覆盖原始错误。

7. 审计员行为守则

• 7.1 专业主义：审计员撰写公报时应使用冷峻、事实驱动的笔法，严禁使用“优秀”、“糟糕”等主观感性词汇。
• 7.2 保密义务：在审计公报正式发布前，审计员不得向任何第三方泄露审计进度及初步结论。

首席审计官结语

在 AI 的概率森林中，我们不是在寻找美化过的答案，而是在捕捉真实的认知投影。诚信不是一种选择，而是 AIBRI 存在的唯一合法性。

—— Silas Vorn, Chief Auditor, AIBRI